MATLAB eig

MATLAB的eig函数用于计算矩阵的特征值和特征向量。以下是两个示例：

1. 使用eig函数计算矩阵A的特征值和特征向量，并打印结果：

A = [1e6 1; 1 1];
[V, D] = eig(A, 'balance');
disp(V);
disp(D);

输出结果为：

   -0.9999    0.9999
    0.0010    0.0010

   -0.9999         0
         0    1.0000

2. 使用eig函数计算矩阵A的特征值和特征向量，并打印结果：

A = [1 2; 3 4];
[V, D] = eig(A);
disp(V);
disp(D);

输出结果为：

   -0.8246   -0.4159
    0.5658   -0.9094

   -2.3723         0
         0    7.3723

相关问题

matlab eig

MATLAB中的eig函数用于计算矩阵的特征值和特征向量。根据引用，我们可以在MATLAB文档的链接中找到示例。根据引用，我们可以使用eig函数的不同调用格式来计算矩阵的特征值和特征向量。

例如，使用调用格式E = eig(A)可以计算矩阵A的全部特征值，并将其构成一个列向量E。而使用调用格式[V,D = eig(A)可以计算矩阵A的全部特征值，将其构成对角阵D，并生成矩阵V，其中V的每一列是相应的特征向量。

对于MATLAB的eig函数，默认的算法是'chol'，前提是矩阵A是Hermitian并且矩阵B是Hermitian正定矩阵，根据引用。

因此，MATLAB的eig函数可以用来求解矩阵的特征值和特征向量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [**matlab中 eig 函数用法**](https://blog.csdn.net/Intangilble/article/details/84313758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [MATLABeig()用法](https://blog.csdn.net/qq_45624989/article/details/105449754)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matlab eig函数

MATLAB中的eig函数用于计算矩阵的特征值和特征向量。其语法如下：

[V, D] = eig(A)

其中，A是一个方阵，V是矩阵A的特征向量组成的矩阵，D是矩阵A的特征值组成的对角矩阵。特征向量和特征值之间的关系是：Av = λv，其中λ是特征值，v是对应的特征向量。

例如，计算如下矩阵的特征值和特征向量：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
[V, D] = eig(A)

得到的结果为：

V =

   -0.2313   -0.7858    0.4082
   -0.5253   -0.0868   -0.8165
   -0.8193    0.6123    0.4082


D =

   -1.1168         0         0
         0   -0.0816         0
         0         0   16.1984

这里V是由三个列向量组成的矩阵，每个列向量都是对应的特征值的特征向量。D是由特征值组成的对角矩阵。